如何搭建一套实现目标的控制系统？

　　工作中我们经常会面对的一个有明确目标的复杂问题（比如：如何不花一分钱将公司的收入提高10），那么怎么搭建一套实现目标的控制系统呢？
　　上一篇文章《有没有一套方法论可以解决所有的问题？》我大概介绍了我这一系列文章要探讨的内容，让我们简单回顾一下解决复杂问题的4的步骤：
　　面对一个复杂的问题，我们得先确定复杂问题的关键问题（本质原因）是什么？
　　确定问题的解决程度也就是目标。
　　紧紧围绕着目标并严格按照因果关系搭建你的控制系统。
　　紧紧围绕目标搭建反馈系统，并保证信息的无误传递，衡量解决问题的效果，进而再指导我们不断的锁定问题，调整控制系统，最后不断逼近目标，实现目标。
　　作为第二篇文章，我会从围绕目标搭建控制系统这一步切入，工作中我们经常会面对的一个有明确目标的复杂问题（比如如何不花一分钱将公司的收入提高10），那么怎么搭建一套实现目标的控制系统呢？
　　一般情况下，我们搭建控制系统期望是“保证满足一定条件的输入经过我们的控制系统一定有预期的输出（实现目标）”，这里实现我们期望的前提就是，我们要围绕目标严格按照因果关系搭建控制系统，因此我觉得有必要先从“因果关系“开始讲起。
　　一、从因果关系讲起
　　什么是因果关系？
　　因果关系是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的作用关系，比如天上下暴雨地上就会湿，没有空气人的生命就会受到威胁，正常情况下这是符合100因果关系的
　　再举个例子，比如：一个女生因为男朋友加班不陪她，她就会生气的说：“你不爱我啦！”
　　一般男生听到这句话当场就晕了，这就是我们常开玩笑说的“神逻辑”，我们都知道男朋友加班和爱你之间是不符合100因果关系的，but，难道一点因果关系也没有嘛？也不是，这里也有一定的概率是男朋友真的不爱你了，这就是概率因果，而概率因果在统计学中称之为相关性，而相关性不代表因果性。
　　那么我们如何判断一个事件和另一个事件是否符合因果关系呢，这里可以从3个方面进行论证：
　　真实性：A原因是真实的吗？
　　原因充分性：只有A原因能推理出B结果吗？
　　因果充分性：原因A一定会引起结果B吗？
　　还是刚刚那个女生的例子，我们分析一下会发现女生的推理是不符合第2个和第3个原则的，但是请看到这里的各位男同胞们希望你们珍惜生命，忘记刚才我说的话。
　　刚刚介绍了因果关系，那么因果关系如何运用到我们的控制系统中呢，接下来我会主要讲两个思维方式，分别是：水平思考和垂直思考。
　　二、水平思考
　　再具体介绍理论前我们先看一个案例（友情提示案例中括号部分为该人物使用的一些具体因果关系的方法论，这些方法论在文中都会讲到）：
　　李雷是一家专为少年儿童提供1V1在线钢琴教学公司的产品经理，主要用户是一线城市的中高收入的父母们，产品客单价在5000左右，公司网站每天有着稳定的自然流量，但是自然流量转化率只有2，这一天公司老板突然把李雷叫到办公室对他说：“快到年底了我们公司要冲一下业绩，你和新来的韩梅梅一起负责在年底前把公司自然访客的收入翻一倍吧，预算最多2万”李雷胸有成竹的接下了这个KPI。
　　李雷回到工位上，同组的韩梅梅焦虑的问：“妈耶，要翻一倍简直比登天都难，还只给2万预算，我要不尽快联系一下渠道组，让他们把2万花了，加大投放力度，一定行”，这时李雷淡定的说，先别急让我分析一下，根据渠道给的结果2万的渠道投放顶多给我们带来10的增长，如果我们不降低价格，我们需要将自然访客转化率至少提高36。也就是说，现在我们的目标是将自然访客转化率提高36（结构顺序）。
　　我分析用户从进入到支付的流程（时间顺序），可得：自然访客转化率注册成功率X进入课程详情成功X支付成功率。
　　看到这里大家有没有发现李雷和韩梅梅的思考问题的方式的区别，这里我们剖析一下李雷的思考过程（大脑黑箱）。
　　李雷思考方式并没有一开始落入细节层面，而是先对目标的整体做浅层次的分析，而且每一步都符合因果关系的，这里李雷的思考方式就是我们第一个要介绍的水平思考。水平思考是对事物的整体做浅层次的分析进而找到重要的部分，而用水平思维对目标拆解要符合MECE原则（相互独立，完全穷尽）。
　　这里李雷主要用了两种手段：
　　（1）结构顺序：将事物的所有组成元素进行穷举
　　要素法：世界有两种人，男人与女人；
　　公式法：就像李雷拆解收入的公式；
　　矩阵法：比如时间管理交给我们把事情分为（重要紧急，重要不紧急，不重要紧急，不重要不紧急）。
　　（2）时间顺序：按事情发展的时间顺序，逐一分成不同的要素，就像李雷讲转化率按照流程进行拆解
　　这里有的同学可能会问，大部分复杂问题不可能按照男女区分这么简单，怎么办？
　　这里我们可以借鉴一些大神的框架，比如：李叫兽在混沌大学讲的需求三角，樊登在混沌大学讲的沟通视窗，杨飞在混沌大学讲的AARR模型这些都是非常优秀的模型。（这里提醒大家，我发现一个比较普遍的问题就是，身边的很多朋友都会用脑图拆解，但他们的拆解并不符合MECE原则，即并不符合100因果关系拆解，更多的是“相关性”拆解，这样的是很难解决问题的）
　　三、垂直思考
　　接着上面的故事，这时韩梅梅看了李雷流程拆解她似乎明白了什么，于是说：“我知道你要干嘛了，我一直觉得我们产品很丑，是时候可以研究行业最牛的产品，然后优化我们在各个环节的产品体验。
　　比如：注册，首页，课程详情页和支付都可以抄淘宝（归纳思维），他们在这方面做得最牛（类比思维），再然后就可以提高每个环节的产品转化率进而提高整体的转化率，嗯嗯，完美的计划。
　　李雷摸了摸头说：“不是！我们是内容性产品，核心是靠课程，优化产品体验不会带来本质的提升（假设分析），我觉得目前的重点，不是研究怎么让新用户购买我们的产品，而是研究清楚之前98的用户为什么不购买我们的产品（概率思维）。
　　他们的担心是什么？
　　目前我认为他们可能是因为在没有体验产品价值之前觉得产品价格较高，决策成本大（演绎思维），同时之前我从数据中发现一个现象，那就是付费用户对比非付费用户都有一个不同点就是90付费用户大多都会完整试看一门课程（穆勒五法、统计思维）。
　　由以上两点我觉得我们的目标变成是怎么让非付费用户可以低价的听完一门课，除此之外我们必须给他们匹配和正式用户一样的服务，让他们充分体验我们产品的价值，比如：方案大致是，我们将5000一年的课程做一个售价为99元一周的小课程包，用户如果可以坚持听完一周的课，而且完成老师的作业和辅导反馈，我们可以把99元退给用户，进而再促进销售。
　　看到这里大家有没有发现李雷和韩梅梅的思考问题的方式的区别，这里我们可以剖析一下李雷的思考过程（大脑黑箱）。
　　李雷思考方式非常有条理，也就是我们说的有逻辑，对付费转化率这一个点进行的深入的分析，而且每一步都符合因果关系的，这里李雷的思考方式就是我们第二个要介绍的垂直思考，垂直思考是对水平思考后排列靠前（重要程度更高）的事物进行深度的因果推理。
　　垂直思考主要两个方式就是归纳法与演绎法，这里我们会给大家分别介绍归纳法与演绎法，同时针对两个方法论还会进行扩展。比如：归纳法我会介绍（归纳思维、穆勒五法、类比思维、统计思维、概率思维）；演绎法我会介绍（演绎思维、概念分析、假设分析、逻辑谬误）等，进而帮助大家强化因果关系的思考方式。
　　由于篇幅原因，我会围绕下图分两篇文章介绍归纳法与演绎法，同时会尽量在下周把两篇文章同时发出来，敬请期待